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分子ロボットを実現するためには、自律的に動作する膨大な数の分子デバイスを、自己組織化によりボトムアップに組み立てる必要がある。本研究では、分子デバイスを従来の計算機に対応させ、分散アルゴリズムの観点から分子ロボットを制御する手法の開発を目指す。とくに、先行研究を発展させることで、不安定な環境に対する耐性、少ない通信回数・状態変更回数など、分子ロボットに適した特性の実現を目指す。平成28年度の主な成果は以下の通りである。
(a) 個体群プロトコルモデルにおける半数分割アルゴリズムの開発：個体群プロトコルモデルは、ランダムに移動するノード群が衝突時に交流して状態を変化させる状況をモデル化しており、分子ロボットへの応用が期待できる。提案アルゴリズムでは、ノード群を同数の2グループに分割することができる。これを繰り返すことで、任意の数のグループにノードを分けることができ、各グループに別々のタスクを割り当てることができる。とくに、任意の初期状況への対応、定数状態数での実現など、分子ロボットに適した特性を実現している。
(b) AND-ORネットワークによる自己安定的な機械学習：センサとアクチュエータを有するロボットにおいて、センサとアクチュエータの間にAND-ORネットワークが張られている状況を想定し、センサからの入力信号を適切なアクチュエータへ出力するようにAND-ORネットワークの辺を有効化/無効化するアルゴリズムを開発した。本アルゴリズムでは、教師データ（入力と出力の組）を連続して与えることで、自己安定的に教師あり学習を実現し、辺の有効化/無効化を決定している。
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